KR20030071270A - 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 홍채 색상, 홍채 자율선 내부 텍스처, 홍채 자율선 외부 텍스처, 열공 정보, 열공 주변 이미지 텍스처 정보와 같은 홍채의 부분적인 특징 정보들을 비교하여 홍채를 인식하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 저가의 촬영 장비를 이용해 비교적 선명하지 않게 홍채 조직을 촬영하더라도 동일한 정밀도로 홍채를 인식할 수 있으며, 홍채 전체 영상에 대한 텍스처가 아닌 홍채의 부분 특징을 매칭시키며, 기본 특징과 세부 특징으로 구별하여 매칭시키므로 홍채의 인식에 필요한 시간을 절감할 수 있다.

Description

홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법 및 장치{Method and System for Recognizing Iris using Iris Characteristic}

본 발명은 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 홍채의 영상 정보를 인식하여 별도의 아이디 없이 사용자 인증을 수행할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.

홍채 인식 방법은 생체학적 특징을 개인의 고유한 식별 부호로 이용하는 인식 방법으로서, 안구의 망막 표면의 홍채에 형성되는 무늬를 이용한 인식 방법의 하나이다. 이와 같은 홍채 인식 방법은 지문 인식과 더불어 보안 장치에 널리 사용되고 있는 방법이다.

홍채의 패턴은 사람이 태어난 이후 만 3세 이전까지 대부분 형성되며, 일란성 쌍둥이라도 홍채의 패턴이 서로 다르기 때문에 가장 완벽한 생체 인식 기술로 평가받고 있으며, 지문의 경우보다 위조하기 더욱 어려운 장점이 있다.

종래의 홍채 인식 방법에 대해 대략적으로 설명하면 다음과 같다.

홍채 인식 시스템 중앙 렌즈에서 5~30cm 정도 떨어져 사용자의 눈을 갖다대면 적외선 카메라가 홍채를 디지털 사진으로 이미지화한다. 이미지화한 데이터를 이용하여 동공 및 홍채 영역을 검출하고 홍채의 텍스처(Texture) 특징을 추출한다. 상기 텍스처 특징을 이용하여 홍채의 고유한 패턴이 디지털 신호화된 홍채 코드를 형성한 후, 형성된 홍채 코드는 데이터베이스에 등록되어 이후 이 코드로 신원을 조회하게 된다.

상기한 바와 같은 종래의 홍채 인식 방법은 홍채 전체 영상의 텍스처를 중심으로 비교하므로, 홍채의 표면 조직의 모습이 선명하게 드러날 필요가 있다. 그러나, 선명한 홍채 조직을 촬영하기 위해서는 고가의 촬영 하드웨어가 필요하므로, 홍채 인식에 의한 사용자 인증이 효과적임에도 불구하고 비용 문제로 인해 널리 활용되지 못하는 문제점이 있었다.

본 발명에서는 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 저가의 촬영 장비를 이용해 홍채 조직을 비교적 선명하지 않게 촬영하더라도 홍채를 효과적으로 인식할 수 있는 홍채 인식 방법 및 장치를 제안하고자 한다.

본 발명의 또 다른 목적은 전체 홍채 영상에 나타나는 부분 특징들을 비교하여 홍채를 인식하는 방법 및 장치를 제안하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 홍채의 부분 특징들 중 기본 특징과 세부 특징을 구별하여 기본 특징을 우선적으로 비교하고 기본 특징이 일치하는 대상에 대에서만 세부 특징을 비교하여 매칭에 소요되는 시간을 절감할 수 있는 홍채 인식 방법 및 장치를 제안하는 것이다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홍채 인식 장치의 구성을 도시한 블록도,

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전처리부의 상세 구성을 도시한 블록도.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 특징점 추출부의 상세 구성을 도시한 블록도.

도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 데이터베이스의 필드 구성을 도시한 도면.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홍채 인식 방법의 전체적임 흐름을 도시한 순서도.

도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 동공 영역 검출 방법의 상세한 흐름을 도시한 순서도.

도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홍채 영역 검출 방법의 상세한 흐름들 도시한 순서도.

도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 자율선 영역 검출 방법의 상세한 흐름을 도시한 순서도.

도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 열공 검출 방법의 상세한 흐름을 도시한 순서도.

도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 부분 특징 정보를 종합한 식별코드를 생성하는 상세한 흐름을 도시한 순서도.

도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 매칭 과정을 도시한 순서도.

도 12는 열공의 형상을 대략적으로 도시한 도면.

도 13은 동공의 영역을 나타낸 도면.

도 14는 홍채의 영역을 나타낸 도면.

도 15는 자율선 영역을 나타낸 도면.

도 16은 홍채에 존재하는 열공들을 나타낸 도면.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법은 홍채의 부분 영상에 대한 특징 정보들을 검출하는 단계(a); 상기 단계(a)에서 검출한 특징 정보들을 이용하여 홍채의 부분 영상에 대한 텍스처를 생성하는 단계(b); 상기 단계(a) 및 상기 단계(b)의 특징 정보 및 텍스처 정보를 이용하여 홍재의 부분 특징 정보를 포함하는 식별코드를 생성하는 단계(c); 및 상기 단계(c)의 식별코드를 저장된 레퍼런스 식별코드와 매칭시키는 단계를 포함할 수 있다.

상기 단계(a)의 홍채의 부분 영상에 대한 특징 정보를 검출하는 단계는, 홍채의 동공 영역을 검출하는 단계; 홍채의 영역을 검출하는 단계; 자울선 영역을 검출하는 단계; 열공 정보를 검출하는 단계; 및 홍채의 색상 정보를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 단계(b)의 홍채의 부분 영상에 대한 텍스처를 생성하는 단계는, 홍채 자율선 내부 영상의 텍스처를 생성하는 단계; 홍채 자율선 외부 영상의 텍스처를 생성하는 단계; 및 열공 주변 영상의 텍스처를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 단계(d)의 매칭 단계는, 상기 식별코드에 포함된 홍채의 부분 특징 정보들 중 기본 특징에 해당하는 정보만을 비교하는 단계; 상기 기본 특징에 해당하는 정보가 일치하는 상기 데이터베이스의 식별코드들에 대해서만 세부 특징을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 홍채의 동공 영역을 검출하는 단계는. 상기 취득한 영상 정보를 밝은 부분과 어두운 부분으로 구분하여 이진화하는 단계; 레이블링을 통해 어두운 부분으로 이루어진 후보 영역들을 검출하는 단계; 및 상기 후보 영역들 중 동공 영역에 해당하는 영역을 선출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 후보 영역들 중 동공 영역을 선출하는 단계는 후보 영역들에 허프 트랜스폼을 적용하여 선출할 수 있다.

상기 홍채 영역을 검출하는 단계는, 상기 수신한 홍채 영상의 색상 분포를 검출하는 단계; 및 상기 검출한 색상 분포에서 색상이 밝은 쪽으로 급격히 변하는 부분에 홍채 영역 경계선을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 자율선 영역을 검출하는 단계는, 상기 검출한 동공 영역의 외곽에서부터 미리 설정된 크기로 영상을 잘라서 블록 영상들을 생성하는 단계; 상기 블록 영상들에 퓨리어 트랜스폼을 적용하는 단계; 상기 퓨리어 트랜스폼 적용 결과, 중간 주파수 성분이 미리 설정한 임계치 이상을 포함하는 부분을 자율선 영역으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 열공 정보를 검출하는 단계는, 상기 검출한 자율선의 외곽에서부터의 색상 분포를 검출하는 단계; 상기 색상 분포를 2단계로 구분하여 부분적으로 어두운 색상을 나타내는 영역을 검출하여 열공의 위치 및 크기 정보를 출력하는 단계; 상기 어두운 색상을 나타내는 영역을 중심으로 부분 영상을 생성하는 단계; 상기 부분 영상으로부터 열공의 종류를 판단하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 부분 영상으로부터 열공의 종류를 판단하는 단계는 상기 부분 영상에 워터섀이드 알고리즘을 적용하여 판단할 수 있다.

상기 홍채 자율선 내부 텍스처, 홍채 자율선 외부 텍스처 및 열공 주변 텍스처는 해당 영역을 폴라 매핑한 영상의 동차 텍스처일 수 있다.

상기 단계(c)의 식별코드는, 홍채 색상 정보, 홍채 자율선 내부 텍스처 정보, 홍채 자율선 외부 텍스처 정보, 열공 정보, 및 열공 주변 이미지 텍스처 정보를 포함할 수 있다.

상기 열공 정보는 열공의 위치, 크기 및 종류에 관한 정보일 수 있다.

상기 기본 특징에 해당하는 정보는 홍채의 색상 및 열공 정보일 수 있다.

또한, 본 발명은 홍채의 영상 정보를 수신하여 홍채를 인식하는 방법에 있어서, 수신한 홍채의 영상 정보에서 동공 영역을 검출하는 단계(a); 상기 동공 영역을 기준으로 홍채 영역을 검출하는 단계(b); 상기 홍채 영역 중 자율선 영역을 검출하는 단계(c); 상기 자율선 영역 이외의 홍채 영역에서 열공 정보를 검출하는 단계(d); 상기 단계 (a) 내지 (d)에서 검출한 정보를 이용하여 자율선 내부 영역, 자율선 외부 영역 및 열공 주변 영역의 텍스처를 출력하는 단계(d); 상기 단계 (a)내지 (d)에서 검출 내지 출력한 정보를 이용하여 홍채의 부분특징을 종합하는 식별코드를 생성하는 단계(e); 및 상기 식별코드를 데이터베이스에 기저장된 데이터들과 매칭시키는 단계를 포함할 수 있다.

한편, 본 발명은 홍채의 영상 정보를 수신하여 홍채를 인식하는 장치에 있어서, 수신한 신호의 명암을 조절하고, 홍채의 부분 영상의 특징 정보들을 검출하는 전처리부; 홍채 부분 영상에 대한 텍스처를 생성하고, 상기 전처리부에서 검출하는 특징 정보 및 상기 생성된 텍스처를 이용하여 홍채의 부분 특징들을 종합한 식별코드를 생성하는 특징점 추출부; 및 상기 특징점 추출부에서 생성하는 식별코드를 데이터베이스에 기 저장되어 있는 식별코드들과 매칭시키는 매칭부를 포함할 수 있다.

상기 전처리부는, 상기 수신한 홍채 영상 신호의 명암을 조절하는 명암 조절부; 홍채의 동공 영역을 검출하는 동공 영역 검출부; 홍채의 영역을 검출하는 홍채 영역 검출부; 자율선의 영역을 검출하는 자율선 영역 검출부; 열공에 관한 정보를 검출하는 열공 검출부; 및 홍채의 색상 정보를 검출하는 홍채 색상 검출부를 포함할 수 있다.

상기 특징점 추출부는, 자율선 내부 영상의 텍스처 정보를 생성하는 수단; 자율선 외부 영상의 텍스처 정보를 생성하는 수단; 열공 주변 영상의 텍스처 정보를 생성하는 수단; 및 상기 텍스처 정보 생성 수단들과 상기 전처리부의 검출 정보를 이용하여 홍채의 부분특징을 종합한 식별코드를 생성하는 식별코드 생성 수단을 포함할 수 있다.

상기 매칭부는, 상기 식별코드의 포함된 홍채의 부분 특징 정보들 중 기본 특징에 해당하는 정보를 먼저 비교하고, 상기 기본 특징에 해당하는 정보가 일치하는 상기 데이터베이스의 식별코드들에 대해서만 세부 특징을 비교할 수 있다.

상기 식별코드는 홍채 색상 정보, 홍채 자율선 내부 텍스처 정보, 홍채 자율선 외부 텍스처 정보, 열공 정보, 및 열공 주변 이미지 텍스처 정보를 포함할 수 있다.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 특징점을 이용한 홍채 인식 방법 및 장치의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홍채 인식 장치의 구성을 도시한 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홍채 인식 장치는 영상 취득부(100), 신호 변환부(102), 전처리부(104), 특징점 추출부(106) 및 데이터베이스(108)를 포함할 수 있다.

영상 취득부(100)는 홍채의 영상 정보를 촬영하는 기능을 한다. 일반적으로 적외선 카메라가 홍채 영상을 취득하는 장치로 사용될 수 있다. 그러나, 본 발명이 적외선 카메라를 사용하는 경우에 한정되는 것은 아니며, 다른 촬영 수단을 통해홍채 영상을 취득할 수 있다는 것은 당업자에게 있어 자명할 것이다.

도 1에는 도시되어 있지 않으나, 본 발명에 따른 홍채 인식 장치는 홍채 영상을 촬영하는데 적합한 조명을 비춰주는 조명부를 더 포함할 수 있다.

적외선 카메라를 포함하는 영상 취득부(100)가 생성하는 영상 신호는 아날로그 영상 신호이다. 상기 아날로그 영상 신호를 처리하기 위해서는 이를 디지털 신호로 변환할 필요가 있는 바, 신호 변환부(102)는 영상 취득부의 생성 신호를 디지털 신호로 변환하는 기능을 한다. 따라서, A/D 컨버팅 기능을 하는 장치가 신호 변환부(102)로 사용될 수 있으며, 보다 구체적으로 영상 신호의 변환에 일반적으로 사용되는 이미지 그래버 등이 사용될 수 있을 것이다.

전처리부(104)는 상기 신호 변환부의 출력신호의 명암을 조절하고 특징점 추출에 필요한 정보를 검출하는 기능을 한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 특징점 추출에 필요한 정보는 홍채 색상에 관한 데이터 동공 영역에 관한 데이터, 홍채 영역에 관한 데이터, 자율선 영역에 관한 데이터, 열공의 위치 및 종류에 관한 데이터가 있다. 상기 특징점 추출에 필요한 데이터는 홍채의 전체적인 영상 정보가 아니라 홍채에 있는 부분적인 특징들에 관한 데이터로서, 본 발명에서는 상기의 부분 특징 데이터들을 이용하여 홍채를 인식한다.

전처리부(104)는 색상 분포를 분석하거나 다양한 트랜스폼을 사용하여 상기한 특징점 추출에 필요한 정보를 검출하며, 자세한 검출방법에 대해서는 후술하기로 한다.

특징점 추출부(106)는 상기 전처리부에서 검출된 정보를 토대로 인식한 홍채의 특징 정보를 생성하는 기능을 한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 홍채의 특징 정보는 홍채 색상 정보, 홍채 자율선 내부의 텍스처(Texture), 홍채 자율선 외부의 텍스처, 열공의 관한 정보 및 열공 주변의 이미지 텍스처를 포함할 수 있다.

특징점 추출부(106)는 상기한 정보들을 하나의 식별 코드의 형태로 생성한다. 상기 식별 코드는 미리 설정된 임의의 바이트로 이루어질 수 있으며, 상기한 특징 정보들을 미리 설정된 각 바이트 영역에 포함시킨다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 특징점 추출부(106)는 기본 특징을 나타내는 식별코드와 세부 특징을 나타내는 식별코드를 구분하여 생성할 수도 있다. 여기서 기본 특징은 상기의 특징 정보 중 비교적 구별이 용이한 특징 정보를 말하며, 세부 특징은 기본 특징 이외의 특징 정보를 말한다. 기본 특징인지 세부 특징인지의 여부는 임의로 결정될 수 있으며, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 비교적 특징이 뚜렷하게 드러나는 홍채의 색상 및 열공의 위치를 기본 특징으로 설정하는 것이 바람직하다.

매칭부(108)는 상기 특징점 추출부에서 출력하는 식별코드와 데이터베이스에서 저장되어 있는 데이터를 비교하여 홍채를 통한 사용자 인증을 수행하는 기능을 한다.

홍채의 텍스처 정보는 많은 양의 데이터를 포함하고 있어 식별코드와 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 매칭하는데 비교적 많은 시간이 소요된다. 따라서, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면, 상기한 기본 특징만을 우선적으로 비교하고 기본 특징이 유사한 데이터들에 대해 다시 세부 특징을 비교하도록 하는 것이 바람직하다.

데이터베이스(110)는 등록된 사용자들의 홍채 특징 정보를 저장한다. 데이터베이스(110)는 상기 특징점 추출부(106)에서 출력하는 특징 정보들을 각 사용자별로 저장하고 있으며, 매칭부(108)에서 데이터 비교 시 레퍼런스 데이터를 제공한다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전처리부의 상세 구성을 도시한 블록도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전처리부(104)는 명암 조절부(200), 동공 검출부(202), 홍채 영역 검출부(204), 자율선 영역 검출부(206), 열공 검출부(208) 및 홍채 색상 검출부(210)를 포함할 수 있다.

명암 조절부(200)는 상기 신호 변환부(102)에서 출력하는 디지털 신호의 명암을 처리하기 알맞은 명암으로 조절하는 기능을 한다. 이러한 명암 조절은 홍채 인식에서 뿐만이 아니라 일반적인 이미지 프로세싱에서도 필수적으로 이루어지는 공지된 기술이므로 이에 대해 상세한 설명은 생략하기로 한다.

동공 검출부(202)는 촬영된 홍채에서 동공에 해당하는 부분을 검출하여 동공의 중심과 반지름에 대한 정보를 출력하는 기능을 한다.

동공은 눈 전체에서 가장 어두운 부분이므로, 동공 검출부(202)는 눈에서 가장 어두운 영역을 우선 찾아낸다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 어두운 영역을 찾아내기 위해 상기 신호 변환부의 출력 신호를 어두운 부분과 어둡지 않은부분으로 구분하도록 이진화하는 것이 바람직하다.

영상 신호를 이진화하여 어두운 영역을 찾을 경우, 동공 이외의 영역에도 어두운 영역이 생길 수 있으며, 검출된 여러 개의 어두운 영역 중 동공 영역만을 검출하기 위해 본 발명에서는 허프(Hough) 트랜스폼을 사용하는 방법을 제안한다.

허프 트랜스폼은 이진화된 영상에서 선 또는 원과 같은 형상을 찾아내는 트랜스폼이다. 전술한 바와 같이, 동공 이외의 영역에서도 어두운 영역이 생길 수 있으므로, 본 발명에서는 허프 트랜스폼을 적용하여 가장 원에 가까운 형상을 갖는 영역을 동공 영역으로 판단한다.

홍채 영역 검출부(204)는 홍채의 중심과 반지름의 크기를 검출하는 기능을 한다.

홍채 영역 검출부(204)는 홍채에 해당하는 영역을 찾기 위해 동공을 중심으로 하여 방사선 방향으로 색상 분포에 관한 정보를 수집한다. 일반적으로 동공이 가장 어둡고 홍채는 중간 정도의 어둡기를 가지며 홍채 외부는 밝은 색상을 가지고 있다. 따라서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 색상 분포를 3단계로 구분하여 2번째 단계의 밝기를 가지는 영역을 홍채 영역으로 검출한다.

색상 분포를 파악 시 그레이 스케일을 이용할 수 있으며, 홍채 영역이 검출되면, 해당 영역의 중심 및 반지름 데이터를 출력한다. 홍채 영역을 근사화할 때에도 상기의 허프 트랜스폼이 사용될 수 있다.

자율선 영역 검출부(206)는 동공 외부의 자율선에 해당하는 영역을 검출하여 자율선 위치 좌표를 출력하는 기능을 한다.

자율선은 동공의 외부에 조명에 정도에 따라 동공의 크기가 변할 수 있는 경계선을 말한다. 도 15에 도시된 바와 같이, 자율선은 많은 주름이 져있는 형태상의 특징이 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 자율선 영역 검출부(206)는 자율선 영역을 검출하기 위해 동공의 외곽 부분을 회전시키며 영상을 잘라서 블록 영상을 만든다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 회전의 각도는 0.25도일 수 있으며, 블록 영상의 크기는 3232일 수 있다.

본 발명에서는 주름이 많은 자율선 영역이 주파수 영역에서 중간 주파수를 많이 가지고 있다는 특징을 이용하여 자율선 영역을 검출한다.

따라서, 자율선 영역 검출부(206)는 상기 블록 영상들의 주파수 특성을 파악하기 위해 블록 영상에 대해 퓨리어 트랜스폼을 수행하며, 퓨리어 트랜스폼 결과를 이용하여 자율선 영역을 검출한다.

열공 검출부(208)는 자율선 외곽부터 홍채 외곽까지에 존재하는 열공들의 위치, 크기 및 열공의 종류에 관한 정보를 출력하는 기능을 한다.

열공은 자율선 내부에도 존재할 수 있으나, 자율선 및 동공 영역은 어두워서 열공의 식별이 용이하지 않으므로, 자율선 외곽에서부터 홍채 외곽까지의 열공 정보만을 검출하도록 하는 것이 바람직하다.

열공 검출부(208) 자율선 외곽에서부터 홍채 외곽까지의 방사선 색상 분포를 조사하여, 어두운 영역에 해당하는 부분들을 열공으로 인식한다. 또한, 어두운 부분 영상에 대한 세부적인 정보를 얻기 위해 그 부분에 대해 2차원 워터섀이드 알고리즘을 적용한다. 워터섀이드 알고리즘을 적용하여 얻어진 세부적인 영상을 이용하여 열공의 종류를 식별한다.

도 12는 열공의 형상을 대략적으로 도시한 도면으로, 넓은 영역에서 내부에 작은 변화가 있는 부분을 열공으로 분류하고, 작은 변화가 넓게 퍼져있는 부분을 벌집으로 분류하며, 2단계로 파여진 깊이가 변하는 부분을 음와로 분류하고, 깊이가 1단계로 깊숙이 파인 부분을 디펙트(defect)로 분류한다.

열공 검출부(208)는 상기 어두운 부분 영상의 위치 및 크기와 워터섀이드 알고리즘 적용 결과를 이용하여 열공의 중심, 크기 및 종류에 관한 정보를 출력한다.

홍채 색상 검출부(208)는 홍채의 색상을 검출하는 기능을 하는 블록으로서, 일반적인 RGB값을 이용하여 색상 정보를 출력하도록 하는 것이 바람직하다.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 특징점 추출부의 상세 구성을 도시한 블록도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 특징점 추출부(106)는 자율선 내부 텍스처 출력부(300), 자율선 외부 텍스처 출력부(302), 열정 정보 출력부(304), 열공 주변 이미지 텍스처 출력부(306) 및 식별 코드 생성부(308)를 포함할 수 있다.

자율선 내부 텍스처 출력부(300)는 자율선 내부의 영상을 폴라 매핑(Polar Mapping)한 영상의 동차 텍스처(Homogeneous Texture)를 출력한다. 폴라 매핑이란 영상을 극좌표로 표현하는 것을 말한다. 이는 MPEG7에서 정의되는 텍스처 기술자(Descriptor)이며, 다른 텍스처 기술자를 사용하는 경우도 본 발명의 범주에속한다는 것은 당업자에게 있어 자명할 것이다. 홍채의 자율선 내부에 해당하는 영상에 대해서만 텍스처를 출력하기 위해 상기 자율선 영역 검출부에서 출력한 자율선 영역 위치 데이터를 이용한다.

자율선 외부 텍스처 출력부(302)는 홍채 자율선 외부를 폴라 매핑(Polar Mapping)한 영상의 동차 텍스처(Homogeneous Texture)를 출력한다. 자율선 외부 텍스처 출력 시에는 상기 자율선 영역 검출부에서 출력한 자율선 위치 정보와 홍채 영역 검출부에서 출력한 홍채의 중심 및 반지름 정보를 이용하여 자율선 외부의 영상에 대한 텍스처 정보만을 출력한다.

열공 주변 이미지 텍스처 출력부(304)는 열공 주변 이미지를 폴라 매핑(Polar Mapping)한 영상의 동차 텍스처(Homogeneous Texture)를 출력한다. 열공 주변의 이미지 텍스처를 출력하기 위해 상기 열공 검출부(208)에서 출력하는 열공의 위치, 크기 및 열공의 부분영상 정보를 이용한다.

식별코드 생성부(306)는 전처리부의 출력 정보와 상기의 텍스처 출력부들(300, 302, 304)들의 출력 데이터를 이용하여 홍채 식별을 위한 식별코드를 생성한다. 전술한 바와 같이, 식별코드는 홍채 색상, 홍채 자율선 내부 텍스처, 홍채 자율선 외부 텍스처, 열공 정보, 열공 주변 이미지 텍스처 정보를 포함한다. 상기의 특징 정보는 바이트로 표현되며, 예를 들어 홍채 색상 정보는 RGB에 각각 한 바이트를 할당하여 3바이트로 구성되고, 열공에 대한 정보는 열공의 거리에 1바이트 각도에 2바이트 크기에 2바이트, 종류에 2바이트를 할당하여 총 7바이트로 구성될 수 있다.

식별코드는 하나의 코드로 생성될 수도 있으나, 전술한 바와 같이 기본특징에 대한 식별코드와 세부 특징에 대한 식별코드의 두 개의 식별코드로 생성될 수도 있다. 이는 매칭부(108)에서 홍채 데이터의 비교 시 기본 특징이 먼저 비교되고 후에 세부 특징이 비교되므로 매칭의 편의를 위한 것이다.

도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 데이터베이스의 필드 구성을 도시한 도면이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 데이터베이스의 필드는 사용자 정보 필드(400), 홍채 색상 필드(402), 자율선 내부 텍스처 필드(404), 자율선 외부 텍스처 필드(406), 열공 정보 필드(408) 및 열공 주변 이미지 텍스처 필드(410)를 포함할 수 있다.

사용자 정보 필드(400)는 등록된 사용자의 성명이나 기타의 신상 정보를 저장하고 있는 필드이다.

홍채 색상, 자율선 내부 텍스처, 자율선 외부 텍스처, 열공정보 및 열공 주변 이미지 텍스처는 식별코드에 포함되는 정보와 동일한 데이터 형태로 저장되며, 매칭부의 조회 요청 시 해당 정보를 제공하여 식별코드와의 비교 작업이 이루어진다.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홍채 인식 방법의 전체적임 흐름을 도시한 순서도이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 우선 촬영 수단을 이용하여 피 홍채인식자의 홍채 영상 신호를 수신한다(S500). 상기 촬영 수단으로는 주로 적외선 카메라가 사용될수 있다.

적외선 카메라로부터 전송되는 영상 정보는 아날로그 신호이므로 이를 처리할 수 있는 디지털 신호로 변환한다(S502). 이미지 그래버와 같은 영상 D/A 컨버터를 이용하여 취득한 영상 정보를 디지털 신호로 변환할 수 있다. 이는 이미 공지의 기술이므로 이에 대해 상세한 설명은 생략하기로 한다.

디지털 신호로 영상 신호가 변환되면, 변환된 신호로부터 동공의 영역 정보를 검출한다(S504). 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 동공의 영역에 대한 정보는 동공의 중심 및 반지름 정보로 출력하는 것이 바람직하다.

도 13은 동공의 영역을 나타낸 것으로서, 도 13에 도시된 바와 같이, 동공은 전체적인 홍채 영역 중 가장 어두운 색으로 나타나므로, 홍채 영상의 명암 정도를 이용하여 동공의 영역을 검출한다.

동공의 영역을 검출한 후에는, 홍채의 영역 정보를 검출한다(S506). 홍채의 영역 정보 역시 동공의 영역 정보와 마찬가지로 홍채의 중심 및 반지름 정보로 출력하는 것이 바람직하다.

도 14는 홍채의 영역을 나타낸 것으로서, 도 14에 도시된 바와 같이, 홍채는 동공의 외곽에 동공보다 밝은 색상으로 분포한다. 따라서, 홍채의 영역을 검출할 때에는 동공을 중심으로 색상 분포를 조사하여 홍채의 영역을 검출하는 것이 바람직하다.

홍채의 영역을 검출한 후에는 홍채 영역 내부에 존재하는 자율선 영역을 검출한다(S508). 전술한 바와 같이, 자율선 영역은 불의 밝기에 따라 동공의 크기가변하는 영역으로 자율선 영역의 정보는 자율선의 위치좌표로 출력하는 것이 바람직하다.

도 15는 자율선 영역을 나타낸 도면으로, 도 14에 도시된 바와 같이, 자율선 영역은 다른 홍채 영역보다 많은 주름이 있는 특징이 있다. 이러한 주름이 많은 형상은 주파수 영역에서 볼 때 중간 주파수를 많이 포함하고 있는 특징이 있다. 따라서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 자율선 영역은 영상 신호를 주파수 영역에서 관찰하여 중간 주파수를 많이 포함하고 있는 영역으로 설정하도록 하는 것이 바람직하다.

자율선 영역을 검출한 후에는 자율선의 외부와 홍채 내부에 존재하는 열공에 관한 정보를 검출한다(S510). 열공에 관한 정보는 열공의 중심, 반지름 및 열공 종류에 관한 정보로 출력하는 것이 바람직하다.

도 16은 홍채에 존재하는 열공들을 나타낸 것으로서, 도 15에 도시된 바와 같이, 열공들은 홍채보다 어두은 색상을 띠고 있다. 따라서, 열공의 검출은 자율선 외곽에서 홍채까지의 색상 분포를 조사하여 이루어지는 것이 바람직하다.

상기 검출한 동공 영역, 홍채 영역, 자율선 영역 및 열공 정보를 이용하여, 홍채의 부분적인 특징들을 종합한 식별코드를 생성한다(S512). 식별코드는 홍채의 부분적인 특징들을 미리 설정된 수의 바이트로 표현하는 바이너리 데이터일 수 있다.

홍채의 부분 특징들을 종합한 식별코드가 생성되면, 생성된 식별코드와 데이터베이스에 저장되어 있는 홍채의 부분특징 정보들을 매칭시킨다(S514). 전술한 바와 같이, 홍채의 부분 특징 정보들을 기본 특징 정보와 세부 특징 정보로 나누어, 기본 특징들을 우선적으로 비교하고, 기본특징이 유사한 데이터들에 대해 세부 특징을 비교하여 매칭의 속도를 향상시키는 것이 바람직하다.

도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 동공 영역 검출 방법의 상세한 흐름을 도시한 순서도이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 동공 영역을 검출하기 위해 우선 카메라로부터 취득한 영상 정보를 이진화한다(S600). 여기서 이진화라 함은 영상 정보를 명암에 따라 밝은 부분과 어두운 부분으로 나누어 표시하는 것으로서, 예를 들어, 취득한 영상의 밝은 부분은 '1' 어두운 부분을 '0'으로 표시하는 것이다.

도 13에 도시된 바와 같이, 동공 이외에도 어두운 영역들이 존재하므로. 영상일 이진화할 경우 많은 어두운 영역이 검출될 수 있다. 이때 검출된 각 영역을 후보 영역이라 하며, 각각의 후보 영역들을 레이블링한다(S602). 레이블링은 각각의 후보 영역에 식별 번호를 부여하는 방식으로 이루어질 수 있을 것이다.

후보 영역들에 대해 레이블링이 완료되면, 후보 영역들에 대해 허프 트랜스폼을 적용한다(S604). 다수의 후보 영역들 중 동공 영역만을 검출할 필요가 있으며, 이때 동공 영역의 검출을 위해 본 발명에서는 허프 트랜스폼을 적용하는 방법을 제안하는 것이다.

상기 허프 트랜스폼을 적용하여 검출된 동공 영역은 영상을 이진화하여 검출된 영역이기 때문에 매끄러운 곡면을 가지고 있지 않다. 따라서, 상기 검출된 동공 영역이 실제의 동공과 같이 매끄러운 곡면을 가지도록 동공 영역을근사화한다(S606).

근사화된 동공 영역은 원의 형태를 가지게 되며, 동공 영역의 중심 및 반지름에 대한 데이터를 출력한다(S608).

도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홍채 영역 검출 방법의 상세한 흐름들 도시한 순서도이다.

도 14를 참조하면, 전술한 바와 같이, 홍채 영역은 동공 영역보다는 색상이 밝은 특징을 가지고 있으므로 색상 분포를 이용하여 홍채 영역을 검출한다.

우선, 동공을 중심으로 하여 방사선 방향으로 취득한 영상의 전체적인 색상 분포를 수집한다(S700).

색상 분포를 수집하면, 그레이 스케일(Gray Scale) 등을 이용하여 색상 분포를 3단계로 구분한다(S702). 도 14을 참조하면, 동공을 중심으로 동공이 가장 어두운 색상을 가지고 있고, 홍채는 동공 보다 밝은 색상을 가지고 있으며, 홍채 외곽은 홍채보다 더 밝은 색상을 가지고 있다. 따라서, 홍채 영역만을 동공 영역과 홍채 외곽 영역과 구분하기 위해 색상 분포를 3단계로 구분하는 것이다.

색상 분포가 구분되면, 3단계의 밝기 중 2번째 밝기를 가진 영역을 홍채 영역으로 선정한다(S704). 구체적으로 홍채 영역은 밝기가 2단계에서 3단계로 변하는 부분, 즉 색상이 밝은쪽으로 급격히 변하는 부분에 경계선을 긋는 방식으로 검출한다.

홍채 영역에 대한 경계가 구해지면, 홍채의 중심 및 반지름에 관한 데이터를 생성한다(S706).

도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 자율선 영역 검출 방법의 상세한 흐름을 도시한 순서도이다.

도 8에 도시된 바와 같이, 우선 상기 검출한 동공의 외곽 부분의 영상에 대해 블록 영상을 만든다(S800). 전술한 바와 같이, 블록 영상은 동공의 외곽에서부터 회전시키며 일정한 크기로 영상을 잘라서 생성한다.

블록 영상들이 형성되면, 블록 영상들에 대해 퓨리어 트랜스폼을 적용한다(S802). 퓨리어 트랜스폼은 일정 신호를 주파수 영역의 신호로 변환하는 트랜스폼이다. 전술한 바와 같이, 자율선 영역의 특징적인 형태인 주름이 많은 형상은 많은 중간 주파수를 포함하고 있으므로, 주파수 신호 성분을 분석하기 위해 퓨리어 트랜스폼을 적용하는 것이다. 속도의 향상을 위해 일반적인 퓨리어 트랜스폼 보다는 패스트 퓨리어 트랜스폼(Fast Fourier Transform: FFT)을 적용하는 것이 바람직하다.

퓨리어 트랜스폼을 적용한 후, 그 결과를 이용하여 블록 영상들의 주파수 신호 성분을 분석한다(S804).

주파수 신호 성분의 분석 결과, 중간 주파수를 일정 임계치 이상으로 포함하고 있는 부분을 자율선 영역으로 보고, 상기 임계치 이하의 중간 주파수를 포함하고 있는 점을 연결하여 자율선 경계를 설정한다(S806). 상기 임계치는 조명이나 기타의 환경에 따라 설정될 수 있을 것이다.

자율선 경계가 설정되면, 자율선 내부에 포함되는 점들에 대해 위치 좌표를 출력한다(S808). 위치 좌표는 중심에서부터의 각도 및 거리로 표현될 수도 있으며,XY 좌표계의 값으로 표현될 수도 있을 것이다.

도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 열공 검출 방법의 상세한 흐름을 도시한 순서도이다.

열공은 홍채의 다른 부분보다 어두운 색상을 가지고 있으므로, 자율선 외곽에서부터 홍채의 외곽까지 방사선 색상 분포를 우선 구한다(S900). 방사선 색상 분포를 구할 때에도, 상기 홍채 영역 검출 시 이용한 그레이 스케일을 이용할 수 있을 것이다. 단 홍채 영역 검출 시에는 색상 분포를 3단계로 나누어 검출하였으나, 열공 검출 시에는 어두운 부분과 어둡지 않은 부분만을 구별하는 2단계로 나누는 것이 바람직하다.

상기 방사선 색상 분포를 구하게 되면, 대체로 밝은 부분으로 표시가 되고, 부분적으로 어두운 부분이 나타난다. 이러한 부분에서 색상 분포의 값은 최소값이 나타나는데, 이와 같이 색상 분포에서 부분 최소값이 나타나는 영역들을 검출한다(S902).

부분 최소값이 나타나는 영역들이 검출되면, 상기 부분 최소값이 나타나는 부분들을 중심으로 부분 영상을 생성한다(S904).

상기 생성된 부분 영상에 대해 2차원 워터섀이드 알고리즘을 적용한다(S906). 본 발명은 다소 품질이 좋지 않아 홍채 영상의 전체적인 텍스처를 세밀하게 표현할 수 없는 카메라에도 적용될 수 있는 홍채 인식 방법을 제안하고자 하는 바, 이와 같은 카메라에 포착되는 열공은 그 형상이 정확히 포착되지 않는 경우가 많다. 특히, 열공의 경우, 하나의 열공으로 보이나 실질적으로 떨어진 점일수도 있으며, 하나의 열공이나 패인 깊이가 달라 두 개의 열공으로 보이는 경우가 있다.

따라서, 열공의 형태를 더욱 정확하게 파악하기 위해 상기 생성한 부분 영상에 대해 워터섀이드 알고리즘을 적용하는 것이다.

워터섀이드 알고리즘은 영상에서 특정 영역을 찾아내는 세그멘테이션 방법이다. 부분 영상에 대해 워터섀이드 알고리즘을 적용하면, 패인 부분의 깊이가 달라짐으로써 다른 색깔로 인식되는 영역을 하나의 영역으로 레이블링하며, 레이블링된 영역에서 패인 부분의 수 등을 판단함으로써 열공의 형태 정보를 더욱 정확하게 파악할 수 있다.

워터섀이드 알고리즘을 적용한 후에는, 워터 섀이드 알고리즘에 의해 상세화된 부분 영상들의 형상 정보를 파악하여 열공의 종류를 식별한다(S908). 전술한 바와 같이, 열공의 종류에는 열공, 벌집, 음와, 디펙트가 있을 수 있다.

열공의 종류가 식별되면, 열공의 위치, 크기, 열공의 종류 정보를 포함하는 데이터를 생성한다(S910).

도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 부분 특징 정보를 종합한 식별코드를 생성하는 상세한 흐름을 도시한 순서도이다.

도 10에 도시된 바와 같이, 우선 홍채 자율선 내부의 텍스처를 생성한다(S1000). 전처리 과정에서 자율선 영역에 대한 위치 좌표를 출력하였으므로, 이 위치 좌표를 이용하여 자율선 내부의 경계를 설정하고, 설정된 영역을 폴라 매핑한 영상의 동차(Homogeneous) 텍스처를 출력한다.

또한, 홍채 자율선 외부의 텍스처를 생성한다(S1002). 홍채 자율선 외부의 영역을 설정할 때에는 전처리 과정에서 검출한 자율선 영역 정보와 홍채 영역 정보를 이용한다. 자율선 외곽에서부터 홍채까지의 영역을 설정한 후 그 영역을 폴라 매핑한 영상의 동차(Homogeneous) 텍스처를 출력한다.

또한, 열공 주변의 영역 이미지에 대해 텍스처를 생성한다(S1004). 열공 주변에 대한 경계는 임의로 설정될 수 있으며, 일례로 열공 주변의 6464 영역일 수 있다. 열공 주변 영역 이미지 텍스처를 생성할 때에는 전처리 과정에서 검출한 열공의 위치 정보를 이용한다.

상기 홍채 자율선 내부, 자율선 외부 및 열공 주변에 대한 텍스처가 생성된 후에는 생성한 텍스처 및 전처리 과정에서의 검출 데이터를 이용하여 홍채의 부분특징을 종합적으로 포함하는 식별코드를 생성한다(S1006). 식별 코드에 포함되는 홍채의 부분 특징은 홍채의 색상, 홍채 자율선 내부 텍스처, 홍채 자율선 외부 텍스처, 열공의 위치, 열공의 크기, 열공의 종류 및 열공 텍스처 정보이다.

도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 매칭 과정을 도시한 순서도이다.

도 11에 도시된 바와 같이, 등록된 사용자들의 홍채 부분 특징 정보를 저장하고 있는 데이터베이스로부터 기본 특징 정보를 조회한다(S1101).

기본 특징 정보는 상기의 식별 코드 내에 포함된 부분 특징 정보들 중 임의로 선택된 정보로서, 비교적 구별이 용이한 정보인 것이 바람직하다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 식별 코드 내에 포함된 정보 중 홍채의 색상 및 열공의 위치를 기본 특징 정보로 하는 것이 바람직하다. 그러나, 본 발명이 기본 특징 정보를 홍채의 색상 및 열공의 위치로 정하는 것에 한정되지는 않으며, 다른 부분 특징 정보를 기본 정보로 설정할 수도 있을 것이다.

데이터베이스의 기본 특징 정보를 조회한 후에는 데이터 베이스의 기본 특징 정보와 피홍채인식자의 식별 코드에 포함된 기본 특징 정보를 비교한다. 비교는 데이터베이스의 정보와 식별코드 정보 사이의 유클리디안 거리를 계산하는 방식으로 수행될 수 있다.

기본 특징값을 비교한 후에는, 비교한 데이터베이스의 정보 중 기본 특징 값이 일치하는 데이터들을 추출한다(S1104).

이후에는 상기 단계 S1104에서 추출된 데이터들에 대해서만 세부 특징값을 비교한다. 세부 특징값은 상기 식별코드에 포함되는 홍채의 부분 특징 중 기본 특징 이외의 특징 정보을 말한다.

세부 특징값의 비교 역시 기본 특징값과 마찬가지로 추출된 데이터와 식별코드 종보 사이의 유클리디안 거리를 계산하여 이루어질 수 있을 것이다.

상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 홍채 인식 방법 및 장치에 의하면, 저가의 촬영 장비를 이용해 비교적 선명하지 않게 홍채 조직을 촬영하더라도 동일한 정밀도로 홍채를 인식할 수 있는 장점이 있다.

또한, 홍채 전체 영상에 대한 텍스처가 아닌 홍채의 부분 특징을 매칭시키며, 기본 특징과 세부 특징으로 구별하여 매칭시키므로 홍채의 인식에 필요한 시간을 크게 절감할 수 있는 장점이 있다.

Claims (25)

1. 홍채의 영상 정보를 수신하여 홍채를 인식하는 방법에 있어서,

   홍채의 부분 영상에 대한 특징 정보들을 검출하는 단계(a);

   상기 단계(a)에서 검출한 특징 정보들을 이용하여 홍채의 부분 영상에 대한 텍스처를 생성하는 단계(b);

   상기 단계(a) 및 상기 단계(b)의 특징 정보 및 텍스처 정보를 이용하여 홍재의 부분 특징 정보를 포함하는 식별코드를 생성하는 단계(c); 및

   상기 단계(c)의 식별코드를 저장된 레퍼런스 식별코드와 매칭시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 단계(a)의 홍채의 부분 영상에 대한 특징 정보를 검출하는 단계는,

   홍채의 동공 영역을 검출하는 단계;

   홍채의 영역을 검출하는 단계;

   자울선 영역을 검출하는 단계;

   열공 정보를 검출하는 단계; 및

   홍채의 색상 정보를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
3. 제1항에 있어서,

   상기 단계(b)의 홍채의 부분 영상에 대한 텍스처를 생성하는 단계는,

   홍채 자율선 내부 영상의 텍스처를 생성하는 단계;

   홍채 자율선 외부 영상의 텍스처를 생성하는 단계; 및

   열공 주변 영상의 텍스처를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
4. 제1항에 있어서,

   상기 단계(d)의 매칭 단계는,

   상기 식별코드에 포함된 홍채의 부분 특징 정보들 중 기본 특징에 해당하는 정보만을 비교하는 단계;

   상기 기본 특징에 해당하는 정보가 일치하는 상기 데이터베이스의 식별코드들에 대해서만 세부 특징을 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
5. 제2항에 있어서,

   상기 홍채의 동공 영역을 검출하는 단계는.

   상기 취득한 영상 정보를 밝은 부분과 어두운 부분으로 구분하여 이진화하는 단계;

   레이블링을 통해 어두운 부분으로 이루어진 후보 영역들을 검출하는 단계; 및

   상기 후보 영역들 중 동공 영역에 해당하는 영역을 선출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
6. 제5항에 있어서,

   상기 후보 영역들 중 동공 영역을 선출하는 단계는 후보 영역들에 허프 트랜스폼을 적용하여 선출하는 것임을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
7. 제2항에 있어서,

   상기 홍채 영역을 검출하는 단계는,

   상기 수신한 홍채 영상의 색상 분포를 검출하는 단계; 및

   상기 검출한 색상 분포에서 색상이 밝은 쪽으로 급격히 변하는 부분에 홍채영역 경계선을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
8. 제2항에 있어서,

   상기 자율선 영역을 검출하는 단계는,

   상기 검출한 동공 영역의 외곽에서부터 미리 설정된 크기로 영상을 잘라서 블록 영상들을 생성하는 단계;

   상기 블록 영상들에 퓨리어 트랜스폼을 적용하는 단계;

   상기 퓨리어 트랜스폼 적용 결과, 중간 주파수 성분이 미리 설정한 임계치 이상을 포함하는 부분을 자율선 영역으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
9. 제2항에 있어서,

   상기 열공 정보를 검출하는 단계는,

   상기 검출한 자율선의 외곽에서부터의 색상 분포를 검출하는 단계;

   상기 색상 분포를 2단계로 구분하여 부분적으로 어두운 색상을 나타내는 영역을 검출하여 열공의 위치 및 크기 정보를 출력하는 단계;

   상기 어두운 색상을 나타내는 영역을 중심으로 부분 영상을 생성하는 단계;

   상기 부분 영상으로부터 열공의 종류를 판단하여 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
10. 제9항에 있어서,

    상기 부분 영상으로부터 열공의 종류를 판단하는 단계는 상기 부분 영상에 워터섀이드 알고리즘을 적용하여 판단하는 것임을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
11. 제3항에 있어서,

    상기 홍채 자율선 내부 텍스처, 홍채 자율선 외부 텍스처 및 열공 주변 텍스처는 해당 영역을 폴라 매핑한 영상의 동차 텍스처인 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
12. 제1항에 있어서,

    상기 단계(c)의 식별코드는,

    홍채 색상 정보, 홍채 자율선 내부 텍스처 정보, 홍채 자율선 외부 텍스처 정보, 열공 정보, 및 열공 주변 이미지 텍스처 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
13. 제12항에 있어서,

    상기 열공 정보는 열공의 위치, 크기 및 종류에 관한 정보인 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
14. 제4항 또는 제12항에 있어서,

    상기 기본 특징에 해당하는 정보는 홍채의 색상 및 열공 정보인 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
15. 홍채의 영상 정보를 수신하여 홍채를 인식하는 방법에 있어서,

    수신한 홍채의 영상 정보에서 동공 영역을 검출하는 단계(a);

    상기 동공 영역을 기준으로 홍채 영역을 검출하는 단계(b);

    상기 홍채 영역 중 자율선 영역을 검출하는 단계(c);

    상기 자율선 영역 이외의 홍채 영역에서 열공 정보를 검출하는 단계(d);

    상기 단계 (a) 내지 (d)에서 검출한 정보를 이용하여 자율선 내부 영역, 자율선 외부 영역 및 열공 주변 영역의 텍스처를 출력하는 단계(d);

    상기 단계 (a)내지 (d)에서 검출 내지 출력한 정보를 이용하여 홍채의 부분특징을 종합하는 식별코드를 생성하는 단계(e); 및

    상기 식별코드를 데이터베이스에 기저장된 데이터들과 매칭시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 방법.
16. 홍채의 영상 정보를 수신하여 홍채를 인식하는 장치에 있어서,

    수신한 신호의 명암을 조절하고, 홍채의 부분 영상의 특징 정보들을 검출하는 전처리부;

    홍채 부분 영상에 대한 텍스처를 생성하고, 상기 전처리부에서 검출하는 특징 정보 및 상기 생성된 텍스처를 이용하여 홍채의 부분 특징들을 종합한 식별코드를 생성하는 특징점 추출부; 및

    상기 특징점 추출부에서 생성하는 식별코드를 데이터베이스에 기 저장되어 있는 식별코드들과 매칭시키는 매칭부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.
17. 제16항에 있어서,

    상기 전처리부는,

    상기 수신한 홍채 영상 신호의 명암을 조절하는 명암 조절부;

    홍채의 동공 영역을 검출하는 동공 영역 검출부;

    홍채의 영역을 검출하는 홍채 영역 검출부;

    자율선의 영역을 검출하는 자율선 영역 검출부;

    열공에 관한 정보를 검출하는 열공 검출부; 및

    홍채의 색상 정보를 검출하는 홍채 색상 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.
18. 제16항에 있어서,

    상기 특징점 추출부는,

    자율선 내부 영상의 텍스처 정보를 생성하는 수단;

    자율선 외부 영상의 텍스처 정보를 생성하는 수단;

    열공 주변 영상의 텍스처 정보를 생성하는 수단; 및

    상기 텍스처 정보 생성 수단들과 상기 전처리부의 검출 정보를 이용하여 홍채의 부분특징을 종합한 식별코드를 생성하는 식별코드 생성 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.
19. 제16항에 있어서,

    상기 매칭부는,

    상기 식별코드의 포함된 홍채의 부분 특징 정보들 중 기본 특징에 해당하는 정보를 먼저 비교하고, 상기 기본 특징에 해당하는 정보가 일치하는 상기 데이터베이스의 식별코드들에 대해서만 세부 특징을 비교하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.
20. 제16항에 있어서,

    상기 식별코드는 홍채 색상 정보, 홍채 자율선 내부 텍스처 정보, 홍채 자율선 외부 텍스처 정보, 열공 정보, 및 열공 주변 이미지 텍스처 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.
21. 제17항에 있어서,

    상기 동공 영역 검출부는

    상기 취득한 영상 정보를 밝은 부분과 어두운 부분으로 구분하여 이진화하는 수단;

    레이블링을 통해 어두운 부분으로 이루어진 후보 영역들을 검출하는 수단; 및

    허프 트랜스폼을 적용하여 상기 후보 영역들 중 동공 영역에 해당하는 영역을 선출하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.
22. 제17항에 있어서,

    상기 홍채 영역 검출부는,

    상기 수신한 홍채 영상의 색상 분포를 검출하는 수단;

    상기 검출한 색상 분포에서 색상이 밝은 쪽으로 급격히 변하는 부분에 홍채 영역 경계선을 설정하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.
23. 제17항에 있어서,

    상기 자율선 영역 검출부는,

    상기 검출한 동공 영역의 외곽에서부터 미리 설정된 크기로 영상을 잘라서 블록 영상들을 생성하는 수단;

    상기 블록 영상의 주파수 성분을 분석하는 수단; 및

    상기 블록 영상의 중간 주파수 성분이 미리 설정한 임계치 이상을 포함하는 부분을 자율선 영역으로 설정하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.
24. 제17항에 있어서,

    상기 열공 검출부는,

    상기 검출한 자율선의 외곽에서부터의 색상 분포를 검출하는 수단; 상기 색상 분포를 2단계로 구분하여 부분적으로 어두운 색상을 나타내는 영역을 검출하는 수단;

    상기 어두운 색상을 나타내는 영역을 중심으로 부분 영상을 생성하여 열공의 종류를 판단하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.
25. 제24항에 있어서,

    상기 열공의 종류를 판단하는 수단은 상기 부분 영상에 워터섀이드 알고리즘을 적용하여 판단하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징점을 이용한 홍채 인식 장치.